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4.7 字典(dict) 字典是Python中一种非常重要的数据类型。字典和之前的列表、元组不同，里面的元素使用键-值对进行存储。通常字典中元素的键由字符串或数字等可哈希数据类型组成。 可以把字典想象成一个集合，只不过每个元素都是由键-值对组成。字典中的元素的键是不能重复的。字典中

为肯定公司各部门和举措负责团队在2021年度质效提升工作中付出的努力，奖励举措实施成效，同时鼓励全体员工参与到质效提升工作中，让质效提升工作为公司经营生产增效赋能，公司PMO办公室于2021年12月24日召开了DCT （大连集装箱码头有限公司）2021年度质效提升举措年终评审会，对本年度达

一、任务及目标 在远程抄表系统中，需要将采集的图像远距离传输以供抄表人观看，由于距离远和控制成本的问题，不能采用较高速度的波特率进行传输，需要将采集到的图像进行压缩后传输，给出合理的解决方案。 1.1学习DCT及jpg压缩原理，通过matlab仿真，利用DCT进行jpg压缩； 1.2通过matlab仿

影像算法解析——JPEG 压缩算法 如云般飘过 调色师 / 剪辑师 / Mac重度用户/ 摄影爱好者 309 人赞同了该文章 由于视频是由一帧帧图像构成的，研究视频编码首先先要研究图像编码。这篇文章就详细说一下 JPEG 是如何压缩一个图像的。 先简单介绍一下 JPEG（Joint Photographic Exp

        求输入图像和经过离散余弦逆变换之后的图像的峰值信噪比。并求出离散余弦逆变换的比特率。         一、名词简介         DCT - 离散余弦变换，在（声音、图像）数据压缩中得到了广泛的使用。         PSNR - 峰值信噪比（Peak Signal to Noi

1.视频编码基本原理 （1） 视频信号的冗余信息      以记录数字视频的YUV分量格式为例，YUV分别代表亮度与两个色差信号。例如对于现有的PAL制电视系统，其亮度信号采样频率为13.5MHz；色度信号的频带通常为亮度信号的一半或更少，为6.75MHz或3.375MHz。 以4：2：2的采样频率为例，Y信号采用13

import cv2 # 加载OPENCV模块 import numpy as np # 加载numpy模块 def grey_scale(image): img_gray = image rows, cols = img_gray.shape flat_gray = img_gray.reshape((cols * rows,)).tolist() A = min(flat_gray) B = max(flat_gray) pri

世界疫情的数据很多网站都有，这里我还是使用手机网易的疫情数据接口。 首先，切换ua，换成手机模式。百度搜索“网易 疫情”， 第一个就是。  打开这个网址，点开开发者工具，刷新一下。就可以看到有这么几个，第一个请求，就是数据 但是这里我们要用的是世界疫情。所以，还得往下多看几眼。 这

  图片压缩有多重要，可能很多人可能并没有一个直观上的认识，举个例子，一张800X800大小的普通图片，如果未经压缩，大概在1.7MB左右，这个体积如果存放文本文件的话足够保存一部92万字的鸿篇巨著《红楼梦》，现如今互联网上绝大部分图片都使用了JPEG压缩技术，也就是大家使用的jpg文件，通常JP

一、简介 DCT变换的全称是离散余弦变换(Discrete Cosine Transform)，主要用于将数据或图像的压缩，能够将空域的信号转换到频域上，具有良好的去相关性的性能。DCT变换本身是无损的，但是在图像编码等领域给接下来的量化、哈弗曼编码等创造了很好的条件，同时，由于DCT变换时对称的，所以，我们可

一、引言 该篇包括三部分，1）引言、2）图像变化技术简介和代码实现 、3）基于图像变换技术的数字水印技术及代码实现。 数字水印是一种有效的数字产品版权保护和数据安全维护技术, 是信息隐藏领域的一个重要分支, 也是密码学的一种有益的补充技术。近年来它引起了人们的广泛关注。图像隐

大多数自然信号（包括声音和图像）的能量都集中在余弦变换后的低频部分。由于人眼对于细节信息不是很敏感，因此信息含量更少的高频部分可以直接去掉，从而在后续的压缩操作中获得较高的压缩比。 1. 一维DCT变换 2. 二维DCT变换 3. DCT反变换 4. 怎样提高二维DCT变换的速度 1. 一维DCT变换

一、引言         该篇包括三部分，1）引言、2）图像变化技术简介和代码实现 、3）基于图像变换技术的数字水印技术及代码实现。         数字水印是一种有效的数字产品版权保护和数据安全维护技术, 是信息隐藏领域的一个重要分支, 也是密码学的一种有益的补充技术。近年来它引起

题目给定图像“foreman.qcif”，利用C/python语言进行以下编程操作 1.读取原始视频序列(2帧），其中第1帧为I帧，第2帧为P帧（本次作业第2帧可简单做与第1帧的整体图像帧差值);(20分) 2.进行8x8分块的DCT变换;（15分) 3.设定量化步长Qstep=22进行量化;(10分) 4.完成相应的反量化和反DCT变换;

题目： 指定列表为 [56, 45, 576, 899, 12, 100] 请生成一个字典：该字典的键是列表元素的各位数的和（比如：121 的各位数之和为 1+2+1 即 4），该字典的值是列表元素的位置（索引）。 对题目进行分析，需要注意的地方 列表元素求和 字典存储 datas = [56,45,576,899,12,100] dct = {} for data

一、简介 1 DCT算法： DCT变换的全称是离散余弦变换(Discrete Cosine Transform)，离散余弦变换相当于一个长度大概是它两倍的离散傅里叶变换，这个离散傅里叶变换是对一个实偶函数进行的。通过数字信号处理的学习我们知道实函数的傅立叶变换获得的频谱大多是复数，而偶函数的傅立叶变换结

一、简介 在图像隐写分析中，这几个特征是比较经典的图像隐写分析中DCT特征与Markov特征展现出了极大的潜力，小波变换的奇异值分解（Wavelet Singular Value Decomposition ， WSVD）特征也有奇效，本文实现前人论文的特征提取编程代码。先说说理论知识1 扩展DCT统计特征提取大多数的隐密算法

DCT变换的全称是离散余弦变换(Discrete Cosine Transform)，离散余弦变换相当于一个长度大概是它两倍的离散傅里叶变换，这个离散傅里叶变换是对一个实偶函数进行的。通过数字信号处理的学习我们知道实函数的傅立叶变换获得的频谱大多是复数，而偶函数的傅立叶变换结果是实函数。以此为

H264 H264压缩技术是一系列技术的组合帧内压缩，解决的是空域数据冗余问题帧间压缩，解决的是时域数据冗余问题整数离散余弦变化（DCT），将空间上的相关性变为频域上无关的数据然后进行量化CABAC压缩（根据上下文进行数据压缩）帧内压缩和帧间压缩属于有损压缩，DCT和CABAC属于无损压缩 宏块

目录 参考文章 基于DCT变换的JPEG图像压缩原理图像数据压缩图像处理为什么可以进行图像压缩？颜色空间转换RGBCMYHSV/HSI/HSB/HSLYUV/YCbCr YCbCr与RGB的相互转换分块离散余弦变换正交变换Z字形扫描量化 JPEG2000的压缩原理有损压缩无损压缩 参考文章 https://blog.csdn.n

　　采样后，需要对8*8block进行DCT（离散余弦变换)。为什么要进行DCT？第一点是余弦变化后的图片能量主要集中在低频，我们只需要保存低频数据，默认高频0。第二点是，DCT后的图片很适合哈夫曼压缩，对于原图而言，区域相连的pixle数值差不多，哈夫曼压缩效果差。全部代码在 https://github.com/C

Description: Given an array of integers nums and an integer target, return indices of the two numbers such that they add up to target. You may assume that each input would have exactly one solution, and you may not use the same element twice. You can re

1、DCT域的图像水印嵌入与提取 在信号的频域（变换域）中隐藏信息要比在时域中嵌入信息具有更好的鲁棒性。一副图像经过时域到频域的变换后，可将待隐藏信息藏入图像的的显著区域，这种方法比LSB以及其他一些时域水印算法更具抗攻击能力，而且还保持了对人类感官的不可察觉性。常用的变

　　JPEG标准主要采用了基于块的DCT变换编码，同时综合应用了游程编码和霍夫曼编码等。其有损压缩算法编码的大致流程如下：第一步，对图像块（把整个图像分成多个 \( 8 \times 8 \) 子块）进行DCT变换，得到DCT系数；第二步，根据量化表对DCT系数进行量化；第三步，对DCT系数中的直流（DC）系数进行差分预

图像分析新方法：“频域学习”（Learning in the Frequency Domain） 就是省略图像压缩/解压缩中计算量最大的步骤，直接利用频域特征来进行图像推理，减少系统中模块之间的数据传输量，从而提升系统性能。输入的数据量更小，深度神经网络在图像分类/分割任务上的精度反而提升了。 论文地址：h